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针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法
被引量：
6
1
作者
张雅婷
刘颂凯
+3 位作者
张磊
刘聪
刘书池
崔梓琪
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期59-68,共10页
为解决量测数据缺失时电力系统暂态稳定评估模型泛化能力不足的问题,基于多向循环神经网络和XGBoost算法,提出一种针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法。首先使用多向循环神经网络修复缺失数据;然后采用完整的数据集对XGBoost模型...
为解决量测数据缺失时电力系统暂态稳定评估模型泛化能力不足的问题,基于多向循环神经网络和XGBoost算法,提出一种针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法。首先使用多向循环神经网络修复缺失数据;然后采用完整的数据集对XGBoost模型进行训练;最后基于SHAP理论量化不同输入特征对模型输出结果的影响。此外,还提出了一种模型更新机制,在系统工况发生改变时对模型进行持续更新。在新英格兰10机39节点系统上仿真结果表明,所提方法相较于传统方法具有更好的数据修复能力,能显著提高暂态稳定评估性能。
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关键词
缺失数据
暂态稳定安全
多向循环神经网络
xg
boost
算法
估计误差
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题名
针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法
被引量：
6
1
作者
张雅婷
刘颂凯
张磊
刘聪
刘书池
崔梓琪
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期59-68,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52007103)。
文摘
为解决量测数据缺失时电力系统暂态稳定评估模型泛化能力不足的问题,基于多向循环神经网络和XGBoost算法,提出一种针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法。首先使用多向循环神经网络修复缺失数据;然后采用完整的数据集对XGBoost模型进行训练;最后基于SHAP理论量化不同输入特征对模型输出结果的影响。此外,还提出了一种模型更新机制,在系统工况发生改变时对模型进行持续更新。在新英格兰10机39节点系统上仿真结果表明,所提方法相较于传统方法具有更好的数据修复能力,能显著提高暂态稳定评估性能。
关键词
缺失数据
暂态稳定安全
多向循环神经网络
xg
boost
算法
估计误差
Keywords
missing
data
transient
stability
and
safety
multi-directional
recurrent
neural
networks(M-RNN)
xg
⁃
boost
algorithm
estimation
error
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法
张雅婷
刘颂凯
张磊
刘聪
刘书池
崔梓琪
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
6
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